基于空間依賴性視角的農地流轉影響因素分析

洪名勇，王珊，吳昭洋

（1. 浙江大學管理學院，浙江 杭州 310012；2. 浙江大學中國農村發展研究院，浙江 杭州 310012；3. 貴州大學管理學院，貴州 貴陽 550025；4. 復旦大學國際關系與公共事務學院，上海 200433）

中國農村土地制度經歷了從“兩權分離”到“三權分置”的改革，有效地激勵了廣大農民的生產積極性，促進了農業生產和農民收入水平的提升。然而，土地資源的配置扭曲這一事實仍然長期存在，且在短期內難以得到實質性改善，造成了農業生產效率的損失[1]，從法律層面賦予農民自由流轉農地的權利，能夠有效促進農地資源配置效率[2-3]。雖然我國政府鼓勵農地流轉的政策信號十分明確，推進流轉的工作也取得了一定成效，但農地流轉市場的高峰并未到來。根據《中國農村經營管理統計年報》，2016年全國（不含西藏自治區和港澳臺地區）農地流轉率為35.14%，其中，流轉入農戶的農地面積占流轉總面積的58.38%，流轉入專業合作社、企業和其他主體的占比分別為21.58%、9.68%和10.36%。不難發現，當前農地流轉的總體水平不高，轉入主體以農戶為主，與鼓勵小而散的農地資源向合作社或企業流轉的政策導向有所偏離。同時，農地流轉在省級區域間還存在顯著差異。

為了有序促進農地流轉，政策部門與學術界展開了許多討論并進行深入研究，從交易成本[4]、產權特征和安全[5-6]、非正式制度[7]、政府干預[8]等不同的角度識別農地流轉的內在行為機制和外部影響因素。然而，受到研究方法與數據收集的限制，現有研究大多立足于決策主體間相互獨立的假設前提[9-10]，并未考慮流轉行為之間的潛在關聯。根據地理學第一定律，任何事物都與其他事物存在一定的關聯性[11]，直觀的學習和信息的傳遞是決策者期望和偏好形成過程中互相影響的重要途徑[10]，其最終決策既不是完全獨立的，也不是共同達成的，空間經濟學將這種決策行為間彼此依存的關系定義為空間依賴性[12]。洪名勇[13]的研究表明，農地流轉行為分布在空間單元之間，受地理空間距離和社會空間距離的疊加影響，距離越近，關聯性越強，呈現出有規律的空間依賴特征。楊衛忠[14]則發現，農戶之間的流轉決策會相互影響，具有強烈的羊群效應。據此，農地流轉作為一種決策行為，決策者之間的依賴關系對流轉與否以及流轉形式的選擇影響重大。已有研究雖注意到空間在農地流轉中的作用，但大都僅關注空間異質性，通過空間描述性統計或設置地區虛擬變量的方式比較不同地理區域間流轉行為的差異[16-17]，僅有少數學者從空間依賴視角分析了農地流轉行為。例如：金貴等[18]基于黃淮海平原農戶調查數據，利用空間趨勢推演算法ELL模型，從縣域層面對農地流轉的空間趨勢和集聚特征展開研究；杜挺等[19]以河南省耕地流轉租金為研究對象，使用空間關聯分析探究了流轉租金的空間集聚和布局狀況，并進一步采用相關分析和空間計量模型分析了耕地流轉租金空間格局的形成機制；申云等[20]基于江西、安徽和江蘇三省的農戶樣本數據，利用空間計量模型，也發現農地使用權流轉價格在區域之間存在傳導性；王珊等[21]利用省級截面數據探討了不同流轉形式在全國范圍內的空間集聚模式，并使用空間計量模型分析了流轉行為之間的互動方式及影響強度。由此可見，農地流轉的空間依賴性正逐步受到學術界的關注，但仍存在諸多不足：首先，既有研究大都使用截面數據，難以清晰地捕捉農地流轉的時空演化規律，需要使用面板數據加以改進；其次，未能區分流轉的具體行為方式，流轉主體選擇不同的流轉行為具有不同的政策含義；最后，空間計量模型的選擇缺乏規范性，對潛在影響因素的空間溢出效應研究不足。本文的邊際貢獻正是彌補上述不足。

基于決策主體間存在空間依賴性這一理論假設，本文以省級區域為空間單元，利用2009—2016年全國30個省區的面板數據，將農地流轉行為細分為2類流轉契約、6類流轉形式和4類交易對象，使用空間計量方法對不同農地流轉行為的空間集聚性進行檢驗，較為系統地分析了不同流轉行為各自的空間依賴關系以及潛在影響因素的空間溢出效應。這不僅是對既有農地流轉研究的有效補充，也是對空間經濟理論在我國農地流轉行為研究中的應用與檢驗。

1 農地流轉行為的空間依賴性

1.1 分析框架與理論假設

空間依賴性的形成路徑可分為內生交互效應（Endogenous Interaction Effects）、外生交互效應（Exogenous Interaction Effects）和誤差項交互效應（Interaction Effects among the Error Terms），其中，誤差項交互效應不要求具有空間或社會互動過程的理論解釋，是不可觀測因素或遺漏變量存在空間相關時的矯正機制[22]。為探索農地流轉行為空間依賴性的影響因素，本文基于以上理論路徑作出研究假設（圖1），用i和j表示不同的省級空間個體，Y表示農地流轉行為，X表示影響農地流轉行為的外生因素，μ表示不可觀測的誤差項因素。

圖1 農地流轉行為空間依賴性的形成路徑及影響因素Fig. 1 Path and influence factors of the spatial dependence of farmland circulation behaviors

我國農地流轉可分為農戶自發交易和地方政府主導流轉兩種模式，農戶和政府都會對流轉行為產生重要影響。首先，省區是人為劃分的地理邊界，處于邊界周圍的農戶雖屬于不同的空間，但距離較近，難免由于信息的傳遞與共享，在行為上相互影響；其次，各級地方政府在引導農地流轉市場發展的過程中，會學習相臨省區的做法，在政策實施上呈現“模仿效應”[23]。基于此，提出假設一：不同省區的農地流轉行為具有內生交互效應，即Yi與Yj相互依賴。

農地資源雖無法在空間中移動，但影響農地流轉市場供求和價格的因素可能是跨空間的。首先，勞動力結構、農地資源稟賦、產權安全等因素通過影響農地流轉市場供求和價格，引致不同的流轉行為；其次，流轉市場需求主體根據農地質量、生產條件和價格發現可獲利的交易機會并在不同空間中移動，需求流出和流入省區相應通過不同流轉行為來應對需求的變化；最后，相鄰空間流轉價格的相互關聯進一步擴大了空間影響效果?；诖?，提出假設二：不同省區的農地流轉行為具有外生交互效應，省級空間農地流轉市場行為特征同時受到自身空間和其他空間中外生因素的影響。

1.2 農地流轉行為分類

農地流轉實質是對農地承包經營權的交易行為，體現在是否流轉以及對流轉契約、流轉形式和交易主體的選擇上。根據《農村土地承包法》和《農村土地承包經營權流轉管理辦法》，將農地流轉按照3個標準分解為12類行為（圖2），包括2類流轉契約選擇行為、6類流轉形式選擇行為和4類交易主體選擇行為。

2 研究方法、變量選取與數據說明

2.1 研究方法

2.1.1 空間自相關檢驗 （廣義）莫蘭指數I（Global Moran'sI）可以從整體上檢驗農地流轉行為在鄰近省區之間是相似、相異還是相互獨立的，該指數為一個觀測值與其空間滯后（Spatial Lag）之間的線性相關系數，用加權的成比例的向量內積表示：

式中：wij為空間加權矩陣，本文選取地理距離權重矩陣表示省區i與省區j之間的空間距離，表達式為：wij=1/d2，d是通過經緯度計算得出的省會城市之間的球面距離，i，j∈(1，n)；Y表示農地流轉行為，表示不同省區流轉行為的平均值。-1≤I≤1，I大于0表示空間正自相關，即高（低）值與高（低）值相鄰，小于0表示空間負自相關，即高值與低值相鄰，接近于0表示空間隨機分布；I統計量服從正態（漸進）分布，一般使用標準化的莫蘭指數Z(I)進行顯著性檢驗。

圖2 農地流轉行為分類Fig. 2 Classifications of farmland circulation behaviors

2.1.2 空間面板模型 行為之間存在空間依賴性時使用一般線性分析會得到有偏的結果，故本文構建農地流轉行為的空間杜賓模型（Spatial Durbin Model,SDM）進行研究，表示為：

式中：i和j分別表示不同的省區，t表示時期，wij為地理距離權重矩陣，αiιn為截距項；Yit為農地流轉行為變量，wijYjt為農地流轉行為滯后項，表示內生交互效應；Xikt為n×k解釋變量矩陣，K∈（1,m），wijXjkt為農地流轉行為影響因素的滯后項，表示外生交互效應；εit為隨機擾動項；β為影響因素的非空間回歸系數，δ和θ表示影響因素的空間回歸系數，μi和λt分別表示空間固定效應和時間固定效應，利用空間或時間虛擬變量來反應隨空間或時間變化的結構調整。

基于SDM的模型選擇框架為探索空間依賴性的影響因素提供了一套完整和行之有效的思路[22,24-25]，具體步驟如下：第一，若SDM接受θ=0且δ≠0的原假設，則可將其簡化為空間滯后模型（Spatial Lag Model, SLM），表示內生交互效應為主要影響路徑；第二，若SDM接受θ+δβ=0的原假設，則可將其簡化為空間誤差模型（Spatial Error Model, SEM），表示誤差項交互效應為主要影響路徑；第三，若以上兩個檢驗均拒絕原假設，則SDM是最佳的選擇，表示農地流轉行為的空間依賴性應通過內生和外生交互效應來解釋。

2.1.3 直接效應與溢出效應 對（2）式進行偏導，將空間模型中解釋變量的邊際影響分解為直接效應（Direct Effects）和溢出效應（Spillover Effects）以識別不同因素的空間影響范圍[25]。直接效應是i省的變量Xik對本空間內農地流轉行為的平均影響，表示為：

式中 ：tr[?Yi/?Xjk]為矩陣?Yi/?Xjk的跡，即主對角線元素之和。溢出效應是i省的變量Xik對除本省之外所有省級空間農地流轉行為的平均影響，表示為：

2.2 變量選取

2.2.1 農地流轉行為 鑒于不同行為的空間聚類度和影響因素可能具有差異，本文分別研究12類流轉行為的空間依賴性；同時，為消除由不同空間中農地規模差異帶來的影響，并在面板數據中體現不同行為流轉規模的時間變化趨勢，文中以不同農地流轉行為占家庭承包經營耕地的比例作為度量指標。

2.2.2 影響因素指標 參考已有文獻在研究農地流轉行為的諸多因素中常用的變量，選取8個影響因素作為空間回歸分析中的自變量（表1）。具體地，非農就業水平和農戶收入水平越高、勞均耕地面積越大，可能促進流轉市場的農地供給，而經營性收入包括農業收入，其比重越大反映了農戶對農地的依賴性越強，可能會降低供給并增加需求；農村勞動力文化水平提高，一方面意味著非農就業增多，增加流轉農地供給，一方面可能有更多規?；r業經營者，提高農地流轉需求；專業合作社的流轉效率較高，農戶可以同時獲得股金分紅和工資性收入[26]，同時，合作社數量表征了農地需求狀況，其發展已然成為影響農地流轉行為的重要因素；財政支農支出衡量了政府對農業基礎設施的投資，較好的生產條件更容易吸引農業企業等流動性較強的農地需求者；好的產權安全環境對農地流轉行為有著促進作用[6]。

2.3 數據說明

農地流轉行為中流轉契約、流轉形式和交易主體等指標中各個變量、土地承包經營權證書份數、家庭承包經營的農戶數、非農就業水平、合作社數量等數據來源于歷年《中國農村經營管理統計年報》，經營性收入、耕地面積、地方財政農林水務支出、地方財政一般預算支出來源于歷年《中國統計年鑒》，其余變量均來源于歷年《中國農村統計年鑒》。由于“農村勞動力文化水平”指標缺失2013—2016年數據，文中采用移動平均方式補齊缺失數據；“農村居民家庭人均收入”數據統計口徑于2014年發生變化，2009—2013年為農村居民家庭人均純收入，2014—2016年為農村居民人均可支配收入水平。本文采用2009—2016年中國30個?。ㄊ小⒆灾螀^）構成的面板數據進行分析，西藏和港澳臺地區由于數據完整性欠缺且異質性較強，不納入研究范圍內。

表1 變量說明與描述性統計Table 1 Definitions and descriptive statistics of variables

3 不同農地流轉行為的省級空間分布描述

不同農地流轉行為的空間分布規律應有所差異，本部分僅對2016年的農地流轉行為數據進行分析，不涉及流轉規模的趨勢變化，采用“不同農地流轉行為涉及的耕地面積/農地流轉總面積”作為代理指標，以更清晰地描述其空間分布狀況。

3.1 不同流轉契約的空間分布情況

圖3顯示了按照書面契約比率高低排序后，農地流轉契約省級空間分布以及書面契約的梯隊分布情況。2016年，我國簽署流轉書面合同的農地面積占流轉農地總面積的68.23%，是主要締約形式。按照書面合同簽訂率的高低，將30個省區分為70%～100%、40%～70%（不含70%）和0～40%（不含40%）3個梯隊。第一梯隊中有14個省區，其中，上海的書面合同簽訂率高達100%，其次是寧夏（89.23%）、青海（87.02%）、遼寧（83.33%）和江蘇（80.80%），其他省區圍繞這5個省級空間形成2個書面締約的高值聚集區，其中，青海和寧夏地處鄰近，同屬一個聚集區，另一個聚集區從黑龍江開始，經過遼寧、河南、江蘇、湖北等地，最終到達云南；有14個省區處于第二梯隊，它們圍繞書面合同簽訂率較高的安徽（69.75%）和北京（66.26%）兩省形成2個聚集范圍較大的中值聚集區；只有福建和海南處于第三梯隊，農地流轉契約形式仍然以口頭契約為主，僅有36.03%和22.14%的流轉農地簽訂書面合同。簽訂口頭契約行為的省級空間分布情況與簽訂書面契約行為的空間分布情況剛好相反，文中不再贅述。

3.2 不同流轉形式的空間分布情況

圖4按照轉包農地占比高低進行排序，顯示了我國農地流轉形式的省級空間分布及轉包行為的空間梯隊情況。2016年農地流轉的交易方式主要為轉包和出租，以這兩種形式流轉的農地面積分別占流轉農地總面積的47.14%和35.09%，互換、轉讓和其他形式分別占5.36%、5.10%和4.63%，其中，出租行為與轉包行為的空間分布趨勢相反，轉包率高的地方出租率較低。

圖3 2016年農地流轉契約省級空間分布Fig. 3 Provincial spatial distribution of different contracts of farmland circulation in 2016

圖4 2016年農地流轉形式省級空間分布Fig. 4 Provincial spatial distribution of different leasing modes in farmland circulation in 2016

按照轉包農地占比情況將30個省區分為70%～100%、40%～70%（不含70%）和0～40%（不含40%）三個梯隊。處于第一梯隊的有3個省級空間，其中，吉林和黑龍江轉包率分別為80.65%和73.84%，形成一個高值聚集區，新疆的轉包率為70.65%，獨自在西部地區構成一個高值空間；處于第二梯隊的9個省級空間以河南為中心，形成上至內蒙古，下到湖南的中值聚集區；共有18個省區處于第三梯隊，其中，除了天津市（33.96%）和轉包率最低的北京市（5.96%）處于第一梯隊的省區包圍之中，其他省區圍繞四川和江西二省形成一個U字型低值聚集區。根據出租占比的分布情況，按照50%～100%、30%～50%（不含50%）和0～30%（不含30%）的標準區分梯隊，處于第一梯隊的有11個省區，圍繞出租占比排名前四的寧夏（76.25%）、上海（75.72%）、青海（62.79%）以及廣西（61.66%）形成3個高值聚集區，其中，寧夏和青海屬于同一個聚集區；第二梯隊包括12個省區，四川和貴州出租率最高，分別為49.65%和48.98%，出租率最低的為河北（31.79%），這12個省區共同形成一個大范圍的中值聚集區；有7個省區處于第三梯隊，除了新疆（16.13%）以外，其他的6個省區以遼寧為中心形成低值聚集區。

總之，轉包和出租兩種行為都呈現出高（低）值和高（低）值相臨近的空間聚集現象。另外，轉讓、互換、股份合作和其他形式由于所占份額過小，無法看出空間分布規律，暫不進行具體分析。

3.3 不同流轉交易主體的空間分布情況

圖5按照流轉入農戶的農地占比高低進行空間排序，顯示了我國交易主體的省級空間分布及轉入農戶行為的空間梯隊情況。2016年主要的農地流轉主體為農戶，占比為58.38%，第二大交易主體為專業合作社，占比為21.58%，企業和其他主體所占比重分別是9.68%和10.36%。多數省區中流轉入農戶的農地占比處于40%～80%之間，按照占比情況，將三個梯隊范圍設定為50%～100%、30%～50%（不含50%）和0～30%（不含30%）。有17個省區處于第一梯隊，其中，新疆、內蒙古和黑龍江三省區占比分別為76.44%、72.82%和71.56%，除新疆之外，吉林、內蒙古、遼寧、山西和黑龍江組成一個高值聚集區，其余11個省區圍繞安徽和江西形成另一個高值聚集區；第二梯隊包含四川、甘肅、云南等12個省區，其中，除了天津、上海和江蘇處于高值聚集區之中，其余9省區圍繞四川形成中值聚集區；處于第三梯隊的只有北京市，流入農戶的農地占比為21.81%。流轉入專業合作社的農地占比幾乎都處于10%～30%之間，只有青海、天津的占比較高，分別為43.15%和38.93%，云南、廣東、北京占比較低，分別是9.66%、8.22%和4.42%。轉入企業的農地規模最大和最小的省區分別為寧夏（30.95%）和黑龍江（0.89%）；北京有53.36%的流轉農地轉入其他主體，黑龍江此項占比最小，為4.13%。

圖5 2016年農地流轉交易主體省級空間分布Fig. 5 Provincial spatial distribution of different transactional entities of farmland circulation in 2016

不同農地流轉行為的省級空間分布情況顯示，鄰近空間中的農地流轉行為具有趨同趨勢，且不同行為的空間分布異質性很強，但是，農地流轉行為是否存在空間相關？其空間依賴形成路徑及影響因素是否相異？還需進一步驗證。

4 實證結果與分析

4.1 農地流轉行為的空間相關性檢驗

利用全局Moran's I分別對2009—2016年12類農地流轉行為進行空間自相關檢驗，表2列出了行為中具有相對穩定空間依賴關系的檢驗結果，即他們的空間相關系數連續三年以上顯著。第一，空間關聯具有行為上的異質性。締結書面契約、轉包、出租、流轉入農戶、流轉入企業以及轉入其他主體這6種行為的全局Moran's I顯著為正，具有穩定的正向空間依賴關系，其余6種行為整體上呈現出空間隨機分布狀態。第二，空間依賴具有時間上的異質性。書面合同、轉包、出租以及流轉入專業合作社4種行為具有穩定的空間關聯，其中，書面契約締結行為的空間相關系數逐年遞增，而流轉入專業合作社行為的空間依賴關系僅在2016年不顯著；轉入農戶和其他主體的行為在近5年內顯示出逐漸增強的空間依賴關系；另外，互換從2015年開始、簽訂口頭契約和股份合作從2016年開始表現出顯著的空間相關性，說明隨著政策引導對農地流轉行為影響的不斷增強，不同行為表現出明顯的空間聚類趨向。具有穩定的空間相關性是進行空間回歸的基礎，本文選取至少連續三年顯示出空間相關的書面締約、轉包、出租、流轉入農戶和專業合作社5種行為作為空間計量因變量進行回歸，雖然流轉交易中的其他主體也具有顯著的空間相關性，但數據中并未明確具體包括哪些主體，鑒于研究的嚴謹性和可分析性，本文中不對其進行分析。

表2 全局自相關分析結果Table 2 Results of the global autocorrelation analysis

4.2 空間面板數據模型選擇

空間面板模型選擇結果如表3所示。對不同行為的特定效應聯合顯著性進行似然比檢驗，5種流轉行為均在1%的水平上拒絕空間固定效應聯合不顯著的原假設，但無法拒絕時間固定效應聯合不顯著的原假設，意味著空間面板模型中應只考慮空間固定效應；豪斯曼檢驗結果均顯示固定效應模型的估計方法相對更優；5種行為基于SDM的模型選擇檢驗結果都同時拒絕了θ=0且δ≠0、θ+δβ=0這兩個原假設，相對于SLM和SEM，SDM能夠更好地擬合數據，不同農地流轉行為的空間依賴性應從內生和外生交互效應兩條路徑進行解釋。

表3 空間面板數據模型選擇檢驗結果Table 3 Test results of choosing spatial panel data models

4.3 基于空間回歸模型的影響因素分析

文中使用最大似然法對經過對數處理的被解釋變量和解釋變量展開空間回歸分析，表4顯示了對外生變量的邊際影響進行分解后的空間杜賓模型估計結果。書面契約締結行為的內生交互效應系數為3729.327，在1%的水平上顯著，表明省級空間邊緣地區的農戶在簽訂書面合同行為上的相互模仿，以及鄰近省區政府之間在規范農地流轉市場合約行為上的相互學習，都可以通過微觀積累形成宏觀上流轉市場中締結書面合同行為的空間依賴現象，接受本文假設一；轉包、出租、轉入農戶和轉入專業合作社4種行為拒絕本文假設一。解釋變量對不同流轉市場行為影響的空間范圍具有差異，有些兼具直接效應和溢出效應，有些只具有其中一種效應，從結果上看，顯著的溢出效應是農地流轉行為存在外生交互效應的有效證據，接受本文假設二，具體的影響因素分析如下：

1）農村勞動力文化水平（CL）與非農就業水平（NAP）的影響分析。農村勞動力文化水平的提高對農地流轉的影響尚存在爭議[21]。一方面，可通過促進非農就業而鼓勵農地轉出，也可能由于農地需求減少而抑制農地轉入，在本省空間中，表現為通過轉包方式轉入土地的農戶減少，閑置土地增多。供大于求壓低流轉價格，增多的土地一部分轉入本省的專業合作社，另一部分由被價格優勢吸引而來的相鄰空間中流動性較大農地需求方（如農業企業）吸收，相鄰空間則通過建立專業合作社或出租給農戶的方式，來“解決”由于企業或其他需求方流失而“多出”的農地，表現為農村勞動力文化水平對出租、流轉入農戶行為，以及非農就業對流轉入農戶和專業合作社行為的正向溢出效應。另一方面，文化水平的提高讓農戶更容易通過學習農業技術和實行高效管理成為種植大戶，總體上抑制轉出，促進轉入，在本省空間中，種植大戶與其他農戶形成流轉市場需求競爭，導致以轉包方式流轉入其他農戶的土地面積減少，農戶之間的農地流轉通常選擇口頭約定，故書面契約簽訂概率降低；對相鄰省份來說，當農地數量無法滿足發展需求時，大戶會尋求相鄰空間的農地作為補充，表現為文化水平的提高對出租行為的正向溢出效應，同時，源于其他空間的“外來”農地需求者與當地農戶的關系即不密切也不熟悉的概率很大，書面合同是占優選擇，形成了農村勞動力文化水平提高對書面契約選擇的正向溢出效應，彈性系數為1.455。

2）農戶收入因素影響分析。一方面，若人均收入（IL）的提高源于非農收入增加，則農戶對土地的依賴性弱，更愿意以出租的形式流轉閑置土地。另一方面，當農戶通過成為種植大戶或者通過組建專業合作社的方式進行規模經營，其收入的提高主要源于農業經營收入（OI）時，其土地需求較大，在本集體經濟組織內部無法提供足夠農地的情況下，他們可能會轉求相鄰集體經濟組織的土地，若相鄰集體經濟組織處于本空間范圍內，會導致本空間出租農地比例的增加（直接效應），若相鄰集體經濟組織從屬于其他空間，則表現為對出租行為的正向溢出效應，出租對象為農戶（種植大戶）或專業合作社；規模化農業經營的規范性要求決定了書面合同的適用性，表現為農戶經營性收入指標對簽訂書面合同行為顯著的正向溢出效應。

表4 空間杜賓模型估計結果Table 4 Regression results of the SDM

3）財政支農支出（GS）、種植業合作社數量（CO）和勞均耕地面積（ML）影響分析。財政支農支出的提高意味著農業生產基礎環境的持續性改善，高效農業得以發展，隨著農地需求者向生產環境較好的空間流動，對需求方流出的空間來說流轉市場上的閑置土地增多，專業合作社作為新的流轉交易主體吸收這部分土地，表現為財政支農支出對流轉入專業合作社行為的溢出效應，彈性系數為1.482。種植業合作社的發展僅具有顯著的直接效應，合作社數量增多帶動當地農業經濟發展并增加種植收益，相應提高轉包、出租、流轉入農戶和合作社4種農地流轉行為的發生概率，同時，專業合作社規范的交易流程提高了書面契約簽訂率，對書面契約締結行為具有彈性系數為0.355的直接效應。勞均耕地面積較大意味著豐富的農地資源，對于省區本身來說，被農地資源稟賦吸引而來的農業企業與當地農戶和專業合作社形成競爭，估計結果顯示，轉包和流轉入專業合作社兩種行為都相應減少，直接效應的彈性系數分別為-0.557和-0.501，但流轉入農戶的土地增多，相對豐裕的農地資源和相對成熟的流轉市場，讓農戶在交易中不需要再花費更多的成本來簽訂書面合約；對于相鄰省區來說，土地需求者的減少導致出租率降低，流失對象為流動性較大的專業合作社，書面契約簽訂行為也相應有所減少。

4）土地承包經營權證書頒發率（CM）影響分析。頒發土地承包經營權證書有助于提高農地產權安全性并促進農戶的流轉意愿，流轉入農戶和專業合作社的土地都增加，直接效應的彈性系數分別為0.517和0.655，進一步的，隨著農戶產權安全意識的提高和農村土地流轉市場的規范化，書面合同的簽訂率也有所上升。產權安全對于農地流轉的促進作用還通過示范效應提高相鄰省區空間中流轉入專業合作社的土地數量，溢出效應彈性系數為0.740。

5 結論與啟示

5.1 結論

1）我國農地流轉市場的主要交易主體為農戶，轉包和出租是最常使用的兩種流轉形式，書面契約簽訂率高于口頭契約表明流轉交易逐步趨向正規化。

2）農地流轉行為在地理空間中具有正自相關和隨機分布兩種特征，且存在行為和時間上的異質性。轉包、出租、流轉入專業合作社及簽署書面契約4種行為在空間中呈現出長期穩健的相互關聯；互換、股份合作、流轉入農戶和其他主體、簽訂口頭契約5種行為在近幾年逐漸顯現出空間聚類趨勢；轉讓、其他形式及流轉入企業3種行為則為隨機分布狀態。

3）不同農地流轉行為的空間依賴影響因素具有差異，書面締約行為的空間依賴性主要源于內生交互效應和外生交互效應中的相關影響因素，轉包、出租、流轉入農戶及專業合作社4種行為的空間依賴關系主要受到外生交互效應的影響。

4）外生影響因素的直接效應和溢出效應對各種行為的影響和空間范圍有所不同，一方面，相同解釋變量對于不同行為的直接效應和溢出效應均不相同；另一方面，部分解釋變量同時通過直接效應和溢出效應對本空間和其他空間的行為產生影響，部分解釋變量卻只存在其中一種效應。

5.2 啟示

5.2.1 政策啟示 第一，關注空間依賴關系在不同農地流轉行為間的異質性，改進現有“大水漫灌”式的政策，探索具有行為靶向的農地流轉政策。具體地，對于流轉入企業、互換、轉讓等在空間中呈無規律分布的農地流轉行為，可沿用以地理為邊界的政策制定和實施方式，而對于具有空間相關性的農地流轉行為，如簽訂書面契約行為、轉包和出租行為、流轉入農戶和合作社等行為，考慮以行為邊界替換地理邊界，在現有制度框架下，制定具有跨區域及省域化特點的農地流轉政策。

第二，明確不同因素影響路徑和效果的異質性，關注外生影響因素對不同農地流轉行為影響效果的空間范圍。具體地，對于種植業合作社發展這種僅具有直接效應的影響因素，可以優先考慮根據本省情況制定相關政策；對于農村勞動力文化水平等同時具有直接效應和溢出效應的影響因素，應重視農地政策的空間聯動性，利用溢出效應促進相鄰省份農地流轉市場的發展；對于只具有溢出效應的影響因素，例如產權安全對轉入專業合作社行為的影響，應正視此項因素對本省空間影響的“失效”性，理應重點考慮受到影響的相鄰省級空間的需求。

5.2.2 理論啟示 不同空間的農地流轉市場并非相互獨立的，而是受到各種因素的跨空間影響。企業、專業合作社等農地需求方在不同省區流轉市場上的流動會產生空間溢出效應，進而導致市場供求及價格變化，促使交易雙方利用不同流轉行為應對這種變化并達成交易，這些交易行為具有深刻的空間規律。需要說明的是，本文雖然在省級層面上對農地流轉行為的空間依賴性進行了初步的影響因素分析，但仍然存在較大的進一步研究空間：第一，每一個外生因素產生溢出效應的機制十分復雜，本文僅做了可能性的解釋，更為深入和準確的探析亟待補充；第二，基于農戶行為本身的微觀探討是觀察流轉行為空間依賴機制最直觀的視角，在微觀空間層面展開進一步分析可補充目前極其缺乏的微觀空間視角研究。